摘要
三维点云拼接技术作为三维重建、逆向工程、机器人导航、虚拟现实等领域的关键技术之一，近年来得到了快速发展。
它旨在将多个视角采集的点云数据进行配准和融合，生成完整的三维场景模型。
本文献综述首先介绍了三维点云拼接的概念、研究意义以及国内外研究现状，并对点云数据表示方法、获取技术、预处理方法和特征描述方法进行了概述。
其次，详细阐述了点云拼接的关键技术，包括特征提取、粗匹配、精匹配和全局优化等算法。
接着，对近年来出现的基于深度学习的点云拼接方法进行了分析和比较。
最后，总结了当前点云拼接技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：三维点云，点云拼接，配准，特征提取，深度学习
三维点云是由三维扫描仪获取的大量空间点集合，每个点包含了其在三维空间中的坐标信息(x,y,z)，以及颜色、反射强度等附加属性。
三维点云拼接则是将从不同视角获取的多个点云数据集，经过配准和融合，最终生成完整三维场景模型的过程。
点云拼接主要包含以下步骤：
1.数据获取:使用三维扫描仪从不同视角采集目标场景的点云数据。
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